JP2022506985A - 管状構造の切断面表示 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年11月9日に出願された米国仮特許出願第62/758,309号の利益を主張する。本出願の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
様々な実施形態では、3次元構造の視線方向を選択するとき、結果として生じる投影において重なりまたは妨げを最小限に抑えて、対象物を可能な限り広げることが望ましくなり得る。言い換えれば、関心のある対象物上の点位置間の変動が視線方向に沿って最小化され、(像面に平行で)視線方向に垂直な方向に最大化されることが望ましくなり得る。一部の実装では、これは、広い領域を占める関心のある対象物の2次元投影に類似している。様々な実施形態では、ツリー構造のレンダリングは、表示視野を選択することによって実行することができ、ここから枝部(例えば、枝部330)が広く離れて広がり、互いにブロックしないようになる。このことは、例えば、分岐点310などの任意の分岐点を見ることによって達成され得る。いくつかの実施形態では、このことは、分岐点(例えば、分岐点310)を見ることによって達成されることができ、ここでは複数の子枝部330Aおよび330Bが、単一の親枝部335から分岐することができる。親枝部335は中心線337を有することができ、子枝部は中心線325Aおよび325Bを有することができる。枝部ごとに、この視線方向は多くの場合、法線ベクトル305として示される分岐面320の法線と一致し、2つの分岐枝部の投影は、分岐面320のスパンに沿って互いに離れて広がるようになっている。分岐枝部のすべての対(例えば、枝部330Aおよび330B)の3Dベクトル方向が、ツリーの中心線(例えば、中心線325Aおよび325B)から導き出すことができるとすると、分岐面320の法線は、方向クロス積(方向クロス積315)を使用して容易に計算できる。図3は、2つの子枝部330Aおよび330Bの方向の外積315として計算された分岐面320への法線ベクトル305を示している。
所与の方向(x,y,z)に対して、
z>0の場合、(x,y,z)を使用し、
そうでなく、z<0の場合、(-x,-y,-z)\を使用し、
そうでなく、z=0の場合:
y>0の場合、(x,y,0)を使用し、
そうでなく、y<0の場合、(-x,-y,0)を使用し、
そうでなく、y=0の場合、
x>0である場合、(x,0,0)を使用し、
そうでない場合、(-x,0,0)を使用する。
本発明の様々な実施形態は、湾曲した切断面の構築を含み、これは、図2の画像220に示されるサブセット222のような、結果として得られる画像上に画像ボリュームのどの部分がレンダリングされるかを選択する。いくつかの実施形態では、対象物内の制約点の疎なセットが表面を初期化するために選択され、次に、残り部分が内挿/外挿されて、他のすべての部分も滑らかに変化させる(例えば、図9)。切断面を構築する他の手段が実行されることができ、例えば、平坦面から開始し、次いで、さまざまな場所で面を押し引きして、関心のある対象物を可能な限り多く通過させる。いくつかの例では、制約点は、対象物(例えば、気道樹構造)の中心線から選択されることができる。いくつかのそのような実施形態では、結果として生じる表面は、気道の一部を中央で切断し、それによって、図2に示されている例のように、気道の長さに沿ってそれらをスライスして開く。中心線ツリー全体が、視線方向に沿って自己交差せずに観察できる場合(中心線ツリーのどの部分も、視線方向の視野から他の部分のビューを遮らない)、初期化表面制約に全体的に含めることができる。しかしながら、ほとんどの解剖学的ツリー対象物(特に多くの枝部を有する対象物)は、十分に複雑であるため、これには該当しない。例えば、図5の画像510に示すように、視線方向から見たときに、様々な枝部が互いに交差し得る。そのような複雑性に対応するために、いくつかの例では、対象物のサブセットを選択するためにアルゴリズムが使用されることができ、サブセットのどの部分も視線方向の視点から見て、同じサブセットの別の部分の前を通過しないようになっている。いくつかの実施形態では、例えば、ツリー構造に関係する実施形態では、包含の選択は、枝部ごとに行うことができる。枝部は規定された順序で検討でき、各枝部は、(視線方向の視点から前方または後方で)すでに含まれている枝部と交差しない場合、表面制約に含まれるように選択され得る。例示的な実施形態では、選択されたすべての枝部の(観察面に対する)結合された長さを最大化するための枝部順序付けの問題に貪欲手法が使用されることができる。このような処理は、ツリー内の各枝部にスコアを割り当てることによって、例えば、ツリー内の末梢枝部の投影された長さを合わせた投影された長さの合計などのスコアを割り当てることによって実行され得る。投影された長さは、視線方向に垂直な平面に投影された後の各枝部の中心線の長さを決定することによって計算され得る。この方法は、一般に、ツリーの根元で最大になり、ツリーの葉で最小になるスコアとなる(例えば、図4を参照)。図4は、ツリー410A~Bを示しており、ツリーの左側表現410Aは、それらの長さに応じてラベル付けされた枝部を有し、ツリーの右側表現410Bは、それら自体の長さにすべての派生物の長さを加えた合計に従ってラベル付けされた枝部を有している。長さ412は、単一の枝部長さの一例を示している。ツリー410Aに関して、枝部414A~Cは、それぞれ1.8インチ、2.9インチ、および4.8インチの長さを有するものとしてラベル付けされている。ツリー410Bに移動すると、枝部424Bと424Cは2.9インチと4.8インチの同じラベルを有しており、そして枝部424Aは9.5インチの長さでラベル付けされていることが分かる。これは枝部414A、424Aの点までの枝部の合計が、9.5インチ(1.8インチ+4.8インチ+2.9インチ=9.5インチ)になるためである。図示されるように、親枝部424Aの値は、その値を(例えば、1.8インチの長さを有する)それ自体の合計を表すものに(例えば、2.9インチおよび4.8インチの長さを有する)その末梢枝部424Bおよび424Cを加えたものに更新することができる。
切断面で最初の点のセットが選択された後、様々な方法には、切断面の残りが画像ボリュームを切り分ける方法を定義することが含まれる。表面の残りの部分は、様々な方法で構築されることができる。いくつかの例では、切断面は、滑らかに変化し、選択された視点の視野に対してそれ自体が重ならないように画定されている。これを行うために可能な方法の1つは、初期化点セットに固定頂点を有し、最小曲率が他の場所にあるパラメトリック曲面表現(NURBS曲面など)を使用することである。いくつかの実施形態では、切断面は、最終出力画像のピクセルに正確に対応する離散した点セットの場所をその上に定義することによって暗黙的に構築することができる。これらの切断面の点位置は、レンダリング画像平面の各ピクセルから視線方向に沿った特定の深度の値までベクトルをトレースすることで定義できる。例示的な実施形態では、深度は、以前に選択された制約中心線点のセット(例えば、図8の点818)に割り当てられ、深度を画像平面内の隣接するピクセルに外向きに伝播するために反復ポーリングおよび平均化処理が使用されることができる(例えば、図9)。そのような様々な例において、画像平面は、視線方向に垂直であり、画像ボリューム内のすべての点の前に配置される任意平面であるように選択することができる。いくつかの例では、初期化セット内の各制約切断面点について、対応するグリッドピクセルは、画像平面830などの視線方向に沿った画像平面への投影を介して決定され、そこのピクセルは、その深度値に初期化される。
いくつかの例では、各表示ピクセルが一意の3次元ボリューム位置に対応するという事実は、任意の選択された2次元位置の表示とともに補助ビュー(例えば、軸方向/矢状面/冠状面)が提示され得ることを意味する。いくつかの実施形態では、ユーザは、「十字線」ツールを使用して、表面表示内の十字線位置を選択することができ、一意に定義された軸方向/矢状面/冠状平面MPRは、例えば、図14に示すように、それに応じて更新されることができる。
いくつかの例では、レンダリングされる表面と従来の平面断面(MPR)との類似性により、切断面表示に実装され得る視覚化ソフトウェアにおいて、MPRで通常使用できる多くの操作が可能になる。例えば、表面は、例えば、図18に示されるように、並列レンダリングのシーケンスにおいて画像ボリュームをスクロールするために、視線方向に沿って前方または後方に移動され得る。図18は、元の切断面を視線方向に沿って前後に動かして取得した画像を示している。画像1850は、元の切断面表示(0mm)を示している。画像1810~1840は、切断面が(視線方向に対して)後方に異なる量だけ平行移動された4つのサンプル画像を示している。より具体的には、画像1810は、-10mmだけ平行移動された切断面を示しており、画像1820は、-7.5mmだけ平行移動された切断面を示しており、画像1830は、-5mmだけ平行移動された切断面を示しており、画像1840は、-2.5mmだけ平行移動した切断面を示している。画像1860~1890はまた、切断面が(視線方向に対して)前方に異なる量だけ平行移動された4つのサンプル画像を示している。より具体的には、画像1860は、+10mmだけ平行移動された切断面を示しており、画像1870は、+7.5mmだけ平行移動された切断面を示しており、画像1880は、+5mmだけ平行移動された切断面を示しており、画像1890は、+2.5mmだけ平行移動した切断面を示している。切断面を異なる量で平行移動することは、平面MPR画像に典型的な「シネ」または「スクロール」操作と同様に実装され得る。MPR平面で通常行われるのと同様に、表面に「厚さ」を持たせることも可能である。例えば、いくつかの実施形態では、2次元表示の各ピクセルは、3次元ボリューム内の複数の位置のセットに対応している。厚いMPR画像の様々な処理と同様に、ピクセルにおける表示は、平均化、最大値投影法(MIP)、最小値投影法(MinIP)、または図17に示されているもののような他の手法によって設定された3次元位置から定義され得る。
ビューイングアプリケーションは、レンダリング用の表面や視点を変更する様々な方法を有し得る。例えば、ユーザは、組み合わせると、関心のある構造全体を網羅する様々な事前計算された表面オプションを切り替えることができる。そのような表面セットを作成するための様々な方法は、本明細書の他の場所で反復として説明されており、この反復において、各ステップでの表面は、例えば、図22に示されるように、関心のある構造から前の反復によって網羅された構造のすべての部分を差し引いたものに基づいて作成されている。図22は、所与の視線方向のツリー構造のすべての枝部を最終的に含めるために、複数の切断面レンダリングを生成するための例示的な処理を示している。
いくつかの例では、例えば、切断面表示上の位置とボリュームデータ内のセクションとの間の既知の関係を使用して、表示画像上で様々な測定値を定義および計算することができる。例えば、2点の位置間の実際の距離を測定するルーラーツールを切断面表示で有効にすることができる。画像上に直線ルーラーを描くことで、ユーザはボリューム内に2つの一意の3次元エンドポイントを定義できる。これらの2つの3次元エンドポイント間の結果として得られる3次元距離は、実際の測定値を示すためにルーラーの横に表示され得る。同様に、角度測定ツールは、3点で定義された角度を測定するために実装され得る。さらに、2次元画像表示と3次元表面との間の位相同形関係により、2次元画像上で定義できる任意の2次元領域は、3次元表面で明確に定義された囲まれた領域に対応する。このことは、例えば、図20に示されるように、3次元表面の面積または画像強度統計などの領域測定値を計算および表示できることを意味する。図20は、枝部を通る中心線2010Aおよび2010Bの2つの端点間の3次元距離として、長さ2020のような長さの、例示的な描かれた測定値を有した切断面表示を示す。分岐角2030も示されており、それらが発散する分岐点2040に関して2つの子枝部2050Aと2050Bの端点間に形成される3次元角度を表している。さらに、2次元領域内で表されるすべての3次元ボクセルにわたる平均HU値が、表示され得る。例えば、領域2060の平均HU値は-971HUとして表示されている。
いくつかの例では、2つ以上のスキャンボリュームが分析されているとき、切断面表示が、それらの比較の豊富な情報量を同時に表すために用いられることができる。2つ以上のスキャン間の微分同相対応が(例えば、自動画像レジストレーション技術を介して)確立された場合、図23に示すような同等の切断面表示を生成するために適切な変換シーケンスが定義されることができる。図23は、2つの同時レジストレーションされた画像ボリューム(ボリュームAおよびボリュームB)について同等の切断面表示画像(切断面表示Aおよび切断面表示B)を計算するために使用され得るマッピングスキームの一実施形態を示す。いくつかの実施形態では、このことは、同時レジストレーションが、ボリュームA内のすべての3次元ポイント(x,y,z)をボリュームB内の3次元ポイントT(x,y,z)にマッピングすることができるという仮定で実行されることができる。
i.所与の構造の中またはその近くの1つ以上の特定の関心のある点または領域を選択すること。
ii.関心のある構造の異なる部分をキャプチャする1つ以上の代替的表面から選択(図22)すること。
i.補助表示を回転操作すること、または
ii.切断面表示において直接回転操作すること。
i.ユーザによって直接提供されたか、または補助スキャンまたは機器(例えば、外科手術用GPSユニットなど)との通信を介して提供された解剖学的位置。
ii.関心のある構造を通る3次元経路-例えば、気管支鏡処置を計画するために提案された気道経路(例えば、使用事例(C)および図21)。関心のある気道経路の複数の表現が、異なる表示パラダイムで示されている。白い点線として気道経路がスーパーインポーズされた気道樹全体の3次元ビューが、表示2120に示されている。白い点線として気道経路がスーパーインポーズされた切断面ビューが、表示2110に示されている。概略的な内気道壁および外気道壁の輪郭を有する断面図(中心線経路に沿った特定の位置に垂直な平面内)が表示2150に示されている。さらに、気道内側からの3次元フライスルー視野が表示2130に示されている。
a.外部のみの形状ベースの3次元モデルビューとは対照的に、完全なボリュームコンテキストを表示する。
b.多くの非同一平面上の枝部にわたる様々な特性(血管や気道の先細りなど)を同時に示す。
c.表示されているすべての管状枝部の端部まで解剖学的構造を表示する。
d.平面断面よりもはるかに多くの関心のある対象物をキャプチャする。
e.従来の湾曲した平面リフォーマット画像よりも良好な配向とグローバル空間コンテキストを維持する。
f.ソースデータの解像度と整合性を維持する(例えば、厚みのあるMPR、またはMIP、またはMinIPレンダリングの場合のように、平均化やフィルタリングを使用しない)。
g.3次元切断面と2次元のレンダリングされた画像との間で、1対1の連続的な対応(両方向)を保証する。これは投影法、およびほとんどの湾曲したMPRとフィレットビュー方法から欠落している特性である。この数学的関係には、3次元表現と2次元表現の間で前後に容易に、かつ自然にマッピングできるという多くの利点がある。
h.([1]とは異なって)表示を関心のある構造の実行可能サブセットに制限することにより、任意の複雑性対象物に機能する。
i.関心のある特定情報に従って最適化するために、(視線方向と切断面の定義に関して)可変的に構築される。
i.肺気道の気管支拡張症
ii.肺気道内の粘液閉塞
iii.気道壁の炎症/肥厚
iv.COPD(慢性閉塞性肺疾患)における気道喪失/リモデリング
v.気道の様々な特性と周囲実質の状態との間の空間的関連性
vi.気道閉塞または狭化
vii.気道憩室
viii.周囲気道に関連した肺がん結節
ix.肺塞栓
x.血管狭窄
xi.血管動脈瘤
xii.血管石灰化/プラーク
xiii.血管壁の異常
xiv.大腸/小腸憩室
xv.結腸ポリープ
xvi.周囲血管系に関連する腫瘍
Claims (27)
- ボリュームデータのセットから関心のある管状対象物を視覚化する方法であって、
関心のある前記対象物のための視線方向を決定することと、
前記ボリュームデータ内で前記対象物の制約サブセットを選択することと、
前記ボリュームデータを通り、前記ボリュームデータ内の関心のある前記対象物の前記制約サブセットを含む切断面を画定することと、
前記決定された視線方向、および前記管状対象物の前記ボリュームデータに基づいて、前記ボリュームデータと前記画定された切断面との交差部分に沿って画像をレンダリングすることと、を含む、方法。 - 前記ボリュームデータが、CTまたはMRIデータを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記視線方向を決定することが、
事前定義された設定を実装すること、
視線方向の選択を受信すること、または
最適な視線方向を計算すること、を含む、請求項1または2に記載の方法。 - 視線方向の選択を受信することが、前記ボリュームデータの回転可能な2次元視覚化を提供することと、前記回転可能な2次元視覚化の回転位置に基づく選択された配向を受信することと、を含む、請求項3または請求項1~3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記回転可能な2次元視覚化が、オブリークMPR、2次元最大値投影(MIP)または2次元最小値投影(MinIP)を含む、請求項4または請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。
- 視線方向の選択を受信することが、前記ボリュームデータの回転可能な3次元視覚化を提供することと、前記回転可能な3次元視覚化の回転位置に基づく選択された配向を受信することと、を含む、請求項3または請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記回転可能な3次元視覚化が、最大値投影(MIP)または最小値投影(MinIP)を含む、請求項6または請求項1~6のいずれか一項に記載の方法。
- 外部医療機器および/または計画システムの配向を表す情報を受信することをさらに含み、前記視線方向を決定することが、前記受信した情報に基づく、請求項3または請求項1~7のいずれか一項に記載の方法。
- 最適な視線方向を計算することが、
複数のベクトルの加重平均を計算することを含み、前記複数のベクトルのそれぞれが、前記管状対象物内の異なる識別された分岐に関連付けられた法線ベクトルである、請求項3または請求項1~8のいずれか一項に記載の方法。 - 最適な視線方向を計算することが、前記ボリューム画像データ内の前記管状対象物の主成分分析を実行することを含む、請求項3または請求項1~9のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ボリュームデータ内の制約を識別することが、前記管状対象物内の複数の点を選択することを含み、前記ボリュームデータを通る切断面を画定することが、前記選択された複数の点の間に内挿すること、および/または前記選択された複数の点から外挿することを含む、請求項1または請求項1~10のいずれか一項に記載の方法。
- 前記管状対象物内の前記選択された複数の点が、前記管状対象物の選択された1つ以上の枝部に対応する、請求項11または請求項1~11のいずれか一項に記載の方法。
- 1つ以上の枝部を選択することが、
前記管状対象物の前記枝部の優先順位付けをすることと、
優先度の高い順に枝部を選択し、以前に選択された枝部の中心線の前方または後方を通過する中心線を有する枝部を除外することと、を含む、請求項12または請求項1~12のいずれか一項に記載の方法。 - 各枝部にスコアを割り当てることをさらに含み、前記スコアは、前記決定された視線方向に垂直な平面に投影されたときの、前記各枝部の長さと前記各枝部の派生枝部の長さとの合計に対応し、枝部が前記割り当てられたスコアに従って優先順位付けされる、請求項13または請求項1~13のいずれか一項に記載の方法。
- 枝部が、前記枝部から前記ボリュームデータ内の関心のある1つ以上の位置までの距離に従って、優先順位付けされる、請求項13または請求項1~14のいずれか一項に記載の方法。
- 枝部が、最短距離から最長距離の順で優先順位付けされる、請求項15または請求項1~15のいずれか一項に記載の方法。
- 前記管状対象物の前記ボリュームデータを前記管状対象物の前回に取得されたボリュームデータと比較することと、
前記ボリュームデータ内の複数の領域について、ボリュームデータにおける前記前回からの変化量を決定することと、をさらに含み、
前記前回からのボリュームデータの変化量に従って枝部が優先順位付けされる、請求項13または請求項1~16のいずれか一項に記載の方法。 - 前記レンダリングされた画像内の複数の領域について、前記画像内に前記切断面によって存在する歪みの量を決定することと、
前記レンダリングされた画像内の複数の位置に存在する歪みの量を示す表示を生成することと、をさらに含む、請求項1または請求項1~17のいずれか一項に記載の方法。 - 前記関心のある対象物の前記視線方向を更新された視線方向に変更することと、
前記制約サブセット、および前記更新された視線方向に基づいて、前記ボリュームデータを通る前記切断面を更新することと、
ボリュームデータと更新された切断面との交差部分に沿った更新された視線方向、および前記管状対象物の前記ボリュームデータに基づいて、更新された画像をレンダリングすることと、をさらに含む、請求項1または請求項1~18のいずれか一項に記載の方法。 - ボリュームデータのセットから関心のある管状対象物を視覚化する方法であって、
前記管状対象物の中の複数の分岐を識別することと、
前記識別された分岐に重み係数を割り当てることと、
複数の分岐のそれぞれに関連付けられた分岐の法線ベクトルを決定することと、
前記重み係数、および前記複数の識別された分岐について決定された分岐法線ベクトルに基づいて、前記分岐法線ベクトルの加重平均を決定することと、
前記分岐の法線ベクトルの前記加重平均に平行な視野から前記ボリュームデータの画像をレンダリングすることと、を含む、方法。 - 所与の分岐に関連付けられた前記重み付き係数が、前記所与の分岐に先行する分岐の数に関し、より少ない先行する分岐を有する分岐に、より多い先行する分岐を有する分岐よりもより強い重みが与えられている、請求項20または請求項1~20のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ボリューム内の関心のある1つ以上の点を識別することをさらに含み、所与の分岐に関連付けられた前記重み付き係数が、前記所与の分岐と前記関心のある1つ以上の点との間の距離メトリックに基づいている、請求項20または請求項1~21のいずれか一項に記載の方法。
- 前記所与の分岐と前記関心のある1つ以上の点との間の前記距離メトリックが、前記分岐と前記関心のある1つ以上の点のそれぞれとの間の最短距離に対応する、請求項22または請求項1~22のいずれか一項に記載の方法。
- ボリュームデータにわたって切断面を画定することをさらに含み、
前記ボリュームデータの画像のレンダリングが、前記切断面と前記管状対象物との交差部分の画像をレンダリングすることを含む、請求項20または請求項1~23のいずれか一項に記載の方法。 - ボリュームデータを受信し、請求項1~24のいずれかに記載の方法を実行するように構成されたプロセッサを含む、視覚化システム。
- ユーザからの入力を受信するための、そして前記プロセッサと通信するユーザインターフェースをさらに含み、前記入力が、
前記視線方向を決定すること、
前記制約サブセットを選択すること、
前記決定された視線方向、および前記管状対象物の前記ボリュームデータに基づいて、前記ボリュームデータと前記画定された切断面との前記交差部分に沿って前記画像をレンダリングすること、または、
前記切断面表示上の点と同じ点を含む1つ以上の補助ビューを相互参照することのうち1つ以上の態様を制御する、請求項25または請求項1~25のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記プロセッサと通信し、前記レンダリングされた画像を表示するように構成されているディスプレイをさらに含む、請求項25または請求項1~26のいずれか一項に記載のシステム。
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Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA3165811A1 (en) * | 2020-01-29 | 2021-08-05 | Michael Mccarty | Visualizing and evaluating 3d cross-sections |
WO2021207289A1 (en) | 2020-04-07 | 2021-10-14 | Vida Diagnostics, Inc. | Subject specific coordinatization and virtual navigation systems and methods |
EP4177844A4 (en) * | 2020-07-03 | 2024-04-17 | Hirofumi Seo | IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD AND PROGRAM |
WO2022051344A1 (en) * | 2020-09-01 | 2022-03-10 | The Research Foundation For The State University Of New York | System and method for virtual pancreatography pipeline |
CN117642776A (zh) * | 2021-05-05 | 2024-03-01 | 哈特弗罗公司 | 用于处理电子图像以确定平面映射的系统和方法 |
EP4428827A1 (en) * | 2023-03-07 | 2024-09-11 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus for generating a visualization of a medical image volume |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11318884A (ja) * | 1998-03-09 | 1999-11-24 | Hitachi Medical Corp | 画像表示装置 |
JP2004113537A (ja) * | 2002-09-27 | 2004-04-15 | Ziosoft Inc | 分岐体のcpr画像表示処理方法、分岐体のcpr画像表示処理装置及びプログラム |
JP2004283373A (ja) * | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Toshiba Corp | 管腔状構造体の解析処理装置 |
JP2010541114A (ja) * | 2007-10-09 | 2010-12-24 | アグファ・ヘルスケア・ナームローゼ・フェンノートシャップ | データセットのボリュームレンダリングのための方法及び装置 |
JP2014210084A (ja) * | 2013-04-19 | 2014-11-13 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理プログラム |
Family Cites Families (39)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5558091A (en) | 1993-10-06 | 1996-09-24 | Biosense, Inc. | Magnetic determination of position and orientation |
US6466687B1 (en) | 1997-02-12 | 2002-10-15 | The University Of Iowa Research Foundation | Method and apparatus for analyzing CT images to determine the presence of pulmonary tissue pathology |
WO1998036236A1 (en) | 1997-02-13 | 1998-08-20 | Super Dimension Ltd. | Six-degree tracking system |
US6580938B1 (en) | 1997-02-25 | 2003-06-17 | Biosense, Inc. | Image-guided thoracic therapy and apparatus therefor |
IL126333A0 (en) | 1998-09-24 | 1999-05-09 | Super Dimension Ltd | System and method of recording and displaying in context of an image a location of at least one point-of-interest in body during an intra-body medical procedure |
JP2002526188A (ja) | 1998-09-24 | 2002-08-20 | スーパー ディメンション リミテッド | 体内への医療処置中にカテーテルの位置を判定するためのシステム及び方法 |
CA2259882A1 (en) * | 1999-01-22 | 2000-07-22 | I.S.G. Technologies, Inc. | Interactive sculpting for volumetric exploration and feature extraction |
US6775404B1 (en) | 1999-03-18 | 2004-08-10 | University Of Washington | Apparatus and method for interactive 3D registration of ultrasound and magnetic resonance images based on a magnetic position sensor |
US6466815B1 (en) | 1999-03-30 | 2002-10-15 | Olympus Optical Co., Ltd. | Navigation apparatus and surgical operation image acquisition/display apparatus using the same |
US6615155B2 (en) | 2000-03-09 | 2003-09-02 | Super Dimension Ltd. | Object tracking using a single sensor or a pair of sensors |
WO2001078005A2 (en) | 2000-04-11 | 2001-10-18 | Cornell Research Foundation, Inc. | System and method for three-dimensional image rendering and analysis |
US7261565B2 (en) | 2000-05-19 | 2007-08-28 | Simbionix Ltd. | Endoscopic tutorial system for the pancreatic system |
JP4515615B2 (ja) * | 2000-09-14 | 2010-08-04 | 株式会社日立メディコ | 画像表示装置 |
US6690960B2 (en) | 2000-12-21 | 2004-02-10 | David T. Chen | Video-based surgical targeting system |
US20030011624A1 (en) | 2001-07-13 | 2003-01-16 | Randy Ellis | Deformable transformations for interventional guidance |
CA2466811A1 (en) | 2001-11-21 | 2003-06-05 | Viatronix Incorporated | Imaging system and method for cardiac analysis |
EP2380487B1 (en) | 2002-04-17 | 2021-03-31 | Covidien LP | Endoscope structures for navigating to a target in branched structure |
US7998062B2 (en) | 2004-03-29 | 2011-08-16 | Superdimension, Ltd. | Endoscope structures and techniques for navigating to a target in branched structure |
US20050272971A1 (en) | 2002-08-30 | 2005-12-08 | Olympus Corporation | Medical treatment system, endoscope system, endoscope insert operation program, and endoscope device |
JP4263943B2 (ja) * | 2003-05-07 | 2009-05-13 | テルモ株式会社 | 超音波診断装置 |
CN100378750C (zh) * | 2003-09-25 | 2008-04-02 | 派昂公司 | 用于管状器官的三维重建的系统和方法 |
EP1691666B1 (en) | 2003-12-12 | 2012-05-30 | University of Washington | Catheterscope 3d guidance and interface system |
US9373166B2 (en) | 2004-04-23 | 2016-06-21 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Registered video endoscopy and virtual endoscopy |
US8155403B2 (en) | 2004-05-05 | 2012-04-10 | University Of Iowa Research Foundation | Methods and devices for airway tree labeling and/or matching |
US20060041181A1 (en) | 2004-06-04 | 2006-02-23 | Viswanathan Raju R | User interface for remote control of medical devices |
US8073210B2 (en) | 2005-02-14 | 2011-12-06 | University Of Lowa Research Foundation | Methods of smoothing segmented regions and related devices |
CN101317194A (zh) * | 2005-08-17 | 2008-12-03 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于自动4d冠脉建模和运动矢量场估计的方法和设备 |
DE102005039657A1 (de) | 2005-08-22 | 2007-03-22 | Siemens Ag | Verfahren zur Darstellung einer Vorrichtung in einem 3-D-Bild eines Volumendatensatzes |
US7760941B2 (en) | 2005-09-23 | 2010-07-20 | Mevis Research Gmbh | Method and apparatus of segmenting an object in a data set and of determination of the volume of segmented object |
US20070092864A1 (en) | 2005-09-30 | 2007-04-26 | The University Of Iowa Research Foundation | Treatment planning methods, devices and systems |
US7835785B2 (en) | 2005-10-04 | 2010-11-16 | Ascension Technology Corporation | DC magnetic-based position and orientation monitoring system for tracking medical instruments |
US7855723B2 (en) | 2006-03-21 | 2010-12-21 | Biosense Webster, Inc. | Image registration using locally-weighted fitting |
ATE553457T1 (de) * | 2006-06-28 | 2012-04-15 | Bio Tree Systems Inc | Binned-micro-vessel-dichteverfahren und vorrichtungen |
CA2723670A1 (en) * | 2007-05-15 | 2008-11-20 | Centre Hospitalier De L'universite De Montreal | A method for tracking 3d anatomical and pathological changes in tubular-shaped anatomical structures |
EP2244633A4 (en) * | 2008-02-14 | 2013-10-23 | Penn State Res Found | MEDICAL IMAGING SYSTEM AND METHOD |
US8219179B2 (en) | 2008-03-06 | 2012-07-10 | Vida Diagnostics, Inc. | Systems and methods for navigation within a branched structure of a body |
US8611989B2 (en) | 2010-11-30 | 2013-12-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Multi-planar reconstruction lumen imaging method and apparatus |
US20160225180A1 (en) * | 2015-01-29 | 2016-08-04 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Measurement tools with plane projection in rendered ultrasound volume imaging |
US9824492B2 (en) * | 2016-03-24 | 2017-11-21 | Vital Images, Inc. | Hollow object model visualization in medical images |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11318884A (ja) * | 1998-03-09 | 1999-11-24 | Hitachi Medical Corp | 画像表示装置 |
JP2004113537A (ja) * | 2002-09-27 | 2004-04-15 | Ziosoft Inc | 分岐体のcpr画像表示処理方法、分岐体のcpr画像表示処理装置及びプログラム |
JP2004283373A (ja) * | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Toshiba Corp | 管腔状構造体の解析処理装置 |
JP2010541114A (ja) * | 2007-10-09 | 2010-12-24 | アグファ・ヘルスケア・ナームローゼ・フェンノートシャップ | データセットのボリュームレンダリングのための方法及び装置 |
JP2014210084A (ja) * | 2013-04-19 | 2014-11-13 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理プログラム |
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